Transformer引领Re-ID领域新突破
研究人员对基于Transformer的目标重识别（Re-ID）技术进行了全面回顾，提出了新的基线UntransReID，并设计了动物Re-ID的标准化基准测试。研究表明，Transformer凭借其强大的建模能力，在图像/视频Re-ID、跨模态Re-ID和特殊场景Re-ID等多个领域取得了显著进展，打破了CNN架构的长期主导地位。实验结果表明，基于Transformer的方法在多个数据集上表现出色，特别是在动物Re-ID方面展现出巨大潜力。未来研究将聚焦于Re-ID与大语言模型的结合、构建通用Re-ID大模型及面向高效部署的优化。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/nIFhmK9K5wVUIEyKi-awPg
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